以Noncausal Cauchy AR(1) with Gaussian Component分析台灣股價指數
過去實證研究多以時間序列模型搭配 GARCH 模型針對台灣股價指數進行分析。然而,Gourieroux and Zakoian(2017) 提出,當一時間序列具有泡沫現象時,noncausal Cauchy AR(1) process 是可能的優選模型。此外,Sarno and Taylor(1999) 的研究認為,台灣股價指數具有泡沫現象,故我們以 noncausal Cauchy AR(1) with Gaussian component 分析台灣股價指數,進而判斷其泡沫效果係來自 noncausal linear process 之 local explosive,並根據 noncaus...
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G1042580031%22. |